根据Crunchbase的数据，风险投资对机器学习和人工智能的热情已经开始趋于平静，至少在美国是这样。但这可能并不是一件坏事。
尽管人工智能和机器学习成为学术研究的热点领域已经有数十年了，但是尚未成为风险投资的主流。由于计算硬件、商品化和其他开源软件框架的发展，以及数据爆炸式增长，近十年投资机器学习和人工智能成为企业的首要事项，而投资者也开始纷纷效仿。
下图显示了该行业投资交易和投资规模的发展速度
投资数据呈明显的S曲线，这与Everett Rogers在20世纪60年代 “创新的扩散”（Diffusion of Innovation）中首次描述的技术采用曲线非常相似。
事实上，AI和ML作为一个行业已经相对成熟，2017年是十年来该行业种子投资份额首次下降。
在美国，进入管道的种子阶段企业越来越少。2014-2016年种子交易达到顶峰后，早期和晚期交易比例再次开始增长。
尽管投资交易数量趋于平稳，但是投资额并没有，这主要是由于早期和晚期投资规模更大。
种子阶段投资额也有所下降，从2016年的5.15亿美元降至4.15亿美元。但是，早期和后期阶段投资额则在快速增长，不仅由于投资交易数量增长，而且平均投资规模也在增长。2010年该行业平均投资规模480万美元，到2017年这个数字已经增长至1170万美元。